基于决策空间变换最近邻方法的Pareto支配性预测

发布时间：2018-10-05 19:47

【摘要】：为提高在决策空间运用最近邻方法预测多目标优化Pareto支配性的精度,提出一种基于决策空间变换的最近邻预测方法.在分析目标函数与决策分量相关性的基础上,提出属性变化趋势模型的构造方法,建立低计算成本的属性趋势代理模型.通过属性趋势模型引入决策空间到目标空间的映射知识,对多目标问题的决策空间进行变换,使决策空间的最近邻更有效反映目标空间的最近邻.选取具有不同相关系数特征的典型多目标优化问题,进行Pareto支配性预测的可对比实验,结果表明在新空间中运用最近邻方法可显著提高分类准确性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of using nearest neighbor method to predict the Pareto dominance of multi-objective optimization in decision space, a nearest neighbor prediction method based on decision space transformation is proposed. Based on the analysis of the correlation between the objective function and the decision component, the method of constructing the attribute trend model is proposed, and the attribute trend agent model with low computational cost is established. The mapping knowledge from decision space to target space is introduced by attribute trend model, and the decision space of multi-objective problem is transformed to make the nearest neighbor of decision space reflect the nearest neighbor of target space more effectively. In this paper, a typical multi-objective optimization problem with different correlation coefficients is selected, and the comparison experiment of Pareto dominance prediction is carried out. The results show that the accuracy of classification can be improved significantly by using the nearest neighbor method in the new space.
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;湖南理工学院信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(60975049,61174132) 湖南省教育厅科学研究重点项目(15A079) 湖南省高校科技创新团队支持计划资助~~
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2254645